R语言SVM模型二分类预测结果绘制列线图代码

在 R 语言中，可以使用 `ggplot2` 包绘制列线图（Column Line Chart）来可视化 SVM 模型的二分类预测结果。下面是一个简单的示例代码：

library(e1071) # 加载 SVM 模型
library(ggplot2) # 加载 ggplot2 包

# 加载数据
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- iris[, 5]

# 训练 SVM 模型
model <- svm(x, y)

# 预测测试集结果
test <- iris[20:30, 1:4]
test$pred <- predict(model, test)

# 统计预测结果
result <- aggregate(test$pred, by = list(test$Species), FUN = length)
colnames(result) <- c("Species", "Count")

# 绘制列线图
ggplot(result, aes(x = Species, y = Count, fill = Species)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = max(Count)), color = "red") +
  scale_fill_manual(values = c("#0072B2", "#F0E442", "#D55E00")) +
  labs(title = "SVM Model Prediction Result") +
  theme_minimal()

在上面的代码中，我们首先加载了 `e1071` 包中的 SVM 模型，然后使用该模型对测试集进行预测，并统计了预测结果。接下来，我们使用 `ggplot2` 包绘制了一个列线图，其中每个物种的预测结果用不同的颜色表示，并且添加了一条红色的线表示预测结果的最大值。最后，我们给图表添加了一个标题，并使用 `theme_minimal()` 函数设置了图表的主题风格。

需要注意的是，该示例代码仅适用于三个物种的情况，并且需要调整颜色值和标题等参数来适应不同的数据集和需求。